大數據技術全文(5篇)

摘要：互聯網技術發展非常驚人，大量的數據產生。在云計算高速發展的今天，大數據結合數據庫集群技術，提升了數據處理的效率。

關鍵詞：大數據；數據庫集群技術；分布集群

一、分布集群數據庫在大數據中的應用

目前，許多數據增長率很高的大型數據庫系統正被用于改善全球人類活動，如通信、社交網絡、交易、銀行等，分布集群數據庫已成為提高數據訪問速度的解決方案之一。為多種類型的用戶在多個存儲中組織數據訪問，分布集群數據庫的問題不僅在于如何管理大量的數據，而且在于如何組織分布式存儲中的數據模式。智能數據組織是提高檢索速度、減少磁盤I/O數量、縮短查詢響應時間的最佳方法之一。基于規則的聚類是提供數據庫自動聚類和數據存儲模式解釋的解決方案之一，基于規則的集群通過分析屬性和記錄上的數據庫結構，將數據模式表示為規則。使用不同規則池分區的每個集群，每個規則與內部集群中的規則相似，與外部集群中的規則不同。分布集群數據庫是一種有向圖結構的進化優化技術，用于數據分類，在緊湊的程序中具有顯著的表示能力，這源于節點的可重用性，而節點本身就是圖形結構的功能。為了實現基于規則的集群，分布集群數據庫可以通過分析記錄來處理數據集的規則提取。分布集群數據庫的圖形結構由三種節點組成：起始節點、判斷節點和處理節點。開始節點表示節點轉換的開始位置；判斷節點表示要在數據庫中檢查的屬性。分布集群數據庫規則提取的節點準備包括兩個階段：節點定義和節點排列。節點定義的目的是準備創建規則，節點排列是選擇重要的節點，以便高效地提取大量規則。節點排列由以下兩個順序過程執行，第一個過程是查找模板規則，第二個過程是結合第一個過程中創建的模板生成規則。提取模板以獲得數據集中經常發生的屬性組合。在模板提取過程中，分布集群數據庫規則提取中只使用了少數幾個屬性，它旨在增加獲得高支持模板的可能性。與沒有模板規則的方法相比，該節點排列方法具有更好的聚類結果，這兩個過程中的規則生成都是通過圖結構的演化來實現。

二、在線規則更新系統的應用

在線規則更新系統用于通過分析所有記錄從數據集中提取規則，在大數據應用中，每個節點都有自己的節點號，描述每個節點號的節點信息。程序大小取決于節點的數量，這會影響程序創建的規則的數量。起始節點表示根據連接順序執行的判斷節點序列的起始點，開始節點的多個位置將允許一個人提取各種規則。判斷節點表示數據集的屬性，顯示屬性索引。在大數據應用環節，從每個起始節點開始的節點序列用虛線a、b和c表示，節點序列流動，直到支持判斷節點的下一個組合不滿足閾值。在節點序列中，如果具有已出現在上一個節點序列，將跳過這些節點。在更新每個集群中的規則時，重要的是要找到與最新數據不匹配的屬性。因此，規則更新中要考慮的屬性由以下過程確定。當計算集群中每個屬性和數據之間的輪廓值時，閾值設置為0.85，只有輪廓值低于0.85的屬性。將為規則更新過程中的判斷節點的屬性選擇。一些數據的庫存值和權重值低于0.85，因此這些值不包括在國民生產總值的規則更新中。在線規則更新系統中包含用于更新規則的屬性，每個集群都具有屬性的主要值，這些屬性是集群質量的錨定點，進而影響輪廓值。在線規則更新系統應用中，完成主要的規則提取過程，這是一個標準的規則提取，在線規則更新系統考慮到數據集中的所有屬性。執行該過程，對初始數據集進行初始集群；改善規則更新過程，僅對輪廓值低于閾值的數據執行。

三、大規模并行處理技術的應用

摘要：審計作為我國以及我黨監督管理的關鍵組成之一，在保障國家經濟秩序、提升財政資金使用效率、推動政府廉政建設、維護經濟社會健康發展等方面，都具有重要作用。大數據時代的到來也推動著審計創新，運用大數據分析科技是實現審計事業全面覆蓋目標的需要，而大數據分析審計工程則是影響中國審計事業未來發展方向的核心。

關鍵詞：大數據；審計技術；技術分析

審計制度作為保證我國開展民主治國的根本制度，是我國依法使用權力約束的重要體系。審計制度的本質是我國管理體系內存在的一種內生制度，其具有防范、預防、抵御的免疫管理體系，其核心任務為健全民主制度，完善審計管理，推動我國社會經濟健康運行與科學發展，進而更好地維護廣大民眾的切身利益，更是國管理的重要組成部分，故需完善大數據時代下的審計工作。

一、大數據分析審計方法和電子數據審核方式對比

電子數據審計的數據挖掘技術，主要依靠統計分析模塊進行審計疑點發現和審計線索發現。通常，統計分析流程主要分為信息收集、清理、匯總、挖掘和可視化。傳統環境下，常用方式包括賬表分類、大數據搜索、數據分析、審計抽樣和數值分析等。而在該類統計分析方式中，如Excel、Oracle、AO、ACL、IDEA等，作為主要的審計軟件而被普遍采用。在大數據分析時代的會計活動往往包括國民經濟運行中的所有大數據分析，而這種大數據分析常跨行業、跨領域，即具備了大量、多樣、高價值、低密度等的大數據特點。根據資料類型對其進行分析，不難發現包含數據以及半結構化數據，其中涵蓋照片、視頻、文檔等非數據內容。根據各個數據的實際來源對其進行分析后，可以發現單位內進行審計的相關數據信息以及資料，這些資料包括企業公開的信息。從目標入手，能夠發現會計目標逐漸成為發現線索、評價風險、關注績效的內容。審計工作不僅關系到企業違法違規的情況，還要求一旦發現企業制度存在的問題，需及時評估企業的內部控制風險，借助社會經濟以及大數據技術，收集更多的信息內容，并對其展開分析，充分了解企業的發展情況，隨后分析企業發展的趨勢以及規律。此時，能夠為企業以及國家提供更多的數據，隨后制定合理的干預措施，便于企業做出決策。因此，大數據下的企業審計工作，具有收集、保存、管理、分析等多個功能，且在可視化的特點下，需明確其與傳統方法的顯著不同。所以，企業需明確大數據時代下，傳統審計與電子審計方式之間的主要區別。

二、大數據審計采集技術

企業使用電子技術收集數據，直接關系到企業內審計工作的準確性，企業是否可以獲得精準的數據內容，是決定企業能否開展下一步數據分析的關鍵。所以，企業在收集各個模型以及理論的基礎上，可以發現采用大數據審計的關鍵如下：首先，電子數據的收集以及轉換相關技術。其次，已經收集數據的完整性以及有效性。企業在收集數據的過程中，需明確研究重點為根據特定的領域、來源數據，制定具有針對性的收集以及處理形式。數據完整度以及有效性的檢驗，主要是根據當前審計的目標，并根據詳細的審計標準以及規范，通過分析審計數據與準則的符合性，可以有效評價遠程數據和本地數據的完整性與有效性。

摘要：文章針對數據科學與大數據技術專業建設面臨的挑戰，基于數字經濟發展對大數據人才的行業產業需求調研，分析大數據人才就業方向與崗位要求，遵循OBE理念的反向設計、正向實施原理，從培養目標、畢業要求、課程體系及實施評價等方面闡述財經高校如何基于OBE理念開展數據科學與大數據技術專業建設。

關鍵詞：OBE；大數據；專業建設；財經高校

當今社會，大數據爆發性增長，正在掀起一場產業革命，對經濟發展、社會治理和人民生活產生著重大影響，成為國家、社會、企業及個人關注和投入的新焦點。在國家大數據戰略和數字經濟發展驅動下，2016-2021年，全國分六批共有670余所高校獲批數據科學與大數據技術本科專業，主要培養具備大數據采集、處理、分析與應用能力的復合型人才，其專業建設對于滿足數字經濟時代行業產業發展對大數據人才的需求具有重要意義。為辦好這一新興本科專業，高校教研人員圍繞培養方案制定、課程體系設計、師資隊伍建設、學生實踐能力訓練等內容進行了探討[1-4]。數據科學與大數據技術專業是一門融合多學科知識的交叉專業，高校如何根據現有辦學基礎和特色，遵循基于成果產出的教育（Outcome-basedEducation，OBE）理念，明確培養目標定位，構建個性化培養方案和課程體系，將專業特色體現為被培養者所具備的知識、能力和素質要求，以適應數字經濟發展對大數據人才的需要，還需進一步深入探討。本文基于OBE理念，從培養目標、畢業要求、課程體系與考核評價等方面，探討財經高校的數據科學與大數據技術專業建設之路。

一、專業建設面臨的挑戰

作為一門融合多學科知識的新興專業，高校往往基于原有專業基礎和條件來建設數據科學與大數據技術專業，規劃不同的辦學方向和特色。雖然原有基礎和條件為新專業建設提供了資源支持和參考借鑒，但新專業建設還面臨以下問題和挑戰：

1.培養目標定位“換湯不換藥”。作為多學科融合交叉專業，高校開設數據科學與大數據技術專業，多基于現有計算機科學與技術、統計學、應用數學或管理學相關專業的辦學基礎和師資隊伍。現有辦學基礎雖然為新專業建設提供了參考借鑒，但也使得新專業的培養目標和特色定位容易出現與原有專業交叉重復和含糊不清的問題，不能與時代發展和社會需求相適應，導致學生培養思路不清晰，出現培養目標定位“換湯不換藥”的現象。

2.課程體系設計“泛而不精”。數據科學與大數據技術專業學生培養，既要求掌握計算機科學與技術基礎，又要學習數學與統計學相關知識，還需具備一定的專業化行業知識，即基礎知識要求高、數據分析能力要求強、行業知識范圍要求廣。高校在設計課程體系時往往會兼顧到不同學科知識，但很難理清不同學科知識之間的相關關系和層次脈絡，導致課程設置存在“泛而不精”的問題，使得學生只是停留在知識學習層面，不能融會貫通，綜合運用能力較差。

摘要：隨著科技的不斷發展和進步，大數據技術已滲透到人們生活和工作中，隨之數據庫的相關概念被提出。數據庫中的數據可以根據自身特性，通過信息技術進行規則地、有序地排列組合，不但可以長期保存在電腦中，還可以實現數據共享。基于此，筆者首先對數據庫技術進行了概述，其次分析了大數據時代背景下數據庫技術的應用現狀，再次闡述了大數據時代背景下的數據庫技術特點，最后提出了數據庫技術的應用對策和手段。

關鍵詞：大數據；數據庫技術；數據標簽

1引言

數據庫技術主要是通過相關的技術措施對信息數據進行有效的存儲管理、優化數據結構、設計數據管理模式等。另外，數據庫技術還可以對庫里的數據進行科學合理的整合分析，挖掘數據的真實性和實用性，找出不同數據之間的聯系，這也是當前社會發展的實際需求，對于現代信息技術的發展起著十分重要的作用和意義。

2數據庫技術簡介

隨著大數據技術的不斷改革完善，作為近年來興起的新型技術，它在一定程度上是隨著云計算的出現而發展的。立足于云計算的相關技術，對人們生活和工作中產生的大量數據進行綜合處理，結合計算機技術、網絡通信技術、數據庫技術等，有效推動社會經濟的穩步發展。數據庫技術在推廣和普及過程中，主要是以計算機信息技術為載體，充分結合傳統數據信息處理技術和互聯網技術，對社會中的生產要素和業務要素進行及時有效的分析和更新，調整社會中現有的業務結構和發展模式，從而有效實現經濟轉型。

3大數據時代背景下數據庫技術的應用現狀

摘要：通過圍繞計算機數據信息處理的任務，借助于后臺服務器、數據庫、存儲單元等硬件設施，以及Hadoop文件系統架構、SOA服務體系、HDFS分布式存儲等大數據技術，進行計算機數據信息處理系統的建構，提供虛擬機資源調度、分布式數據計算、任務處理等服務，來完成海量化數據資源的搜集、處理與存儲。

關鍵詞：大數據；信息數據處理；網絡架構

1大數據技術的主要內容概述

當前常用的大數據技術，包括Hadoop文件系統架構、SOA服務體系、HDFS分布式存儲等。其中Hadoop分布式數據處理架構，屬于大數據云計算系統的平臺即服務層，包括Collect（匯總）、Map（映射）、Reduce（歸約）等組成部分，主要秉持著先進先出的動態化任務調度理念。針對已搜集的海量化數據信息，利用Map映射函數建立兩組數據的映射規則，并向多個主節點、從節點的任務處理需求，動態分配虛擬主機，實現某一數據類型的映射、歸約操作。之后SOA服務體系為面向服務的組件模型，通常包含服務工作流、服務接口、服務注冊、服務訪問和服務查找等組件。該服務架構通過TCP/IP網絡通信協議、定義的I/O接口，將某一應用程序的多個功能服務單元進行連接，并將多個分布式的服務組件進行封裝，為用戶提供需要的Web數據發送與接收、業務處理等的服務[1]。最后，HDFS分布式存儲是以分布式形式，對互聯網中海量化的數據信息作出存儲，主要包括數據資源管理、存儲等節點。HDFS的存儲單元為每個數據塊（block），而數據節點（DataNode）、元數據節點（Namenode）負責數據信息的寫入和讀出，其中數據塊的單個最小存儲單位是64Mbits。在HDFS文件系統HDFS框架的中心服務器，收到外部客戶端的數據訪問請求后，可以通過數據節點、元數據節點對數據訪問、目錄創建和數據存儲等作出控制，實現對不同數據資源的處理與存儲。

2大數據計算機信息處理的多層網絡架構

基于大數據及云計算技術的計算機信息處理系統，通常為包含基礎硬件設備、資源虛擬化硬件、用戶與映像管理、SOA服務體系的多層網絡架構，不同層級分別負責不同的硬件支持、任務響應、數據處理與存儲工作[2]。1）硬件設施資源層。物理資源層為多層網絡架構的最底層，包括計算機、后臺服務器、數據庫、存儲器和網絡交換機等硬件設備，不同設備之間經由定義的I/O接口進行連接，來為網絡資源虛擬化池、虛擬化計算機的建構提供支持。2）資源虛擬化層。資源虛擬化層是依托于后臺服務器，對多臺計算機主機、數據信息服務硬件等進行虛擬化，該層級存在網絡資源池、數據資源池、存儲與計算資源池等組成部分。在任務管理中間層收到前端用戶，發送的web網絡訪問、數據處理與存儲請求后，會充分借助資源虛擬化層的分布式虛擬硬件，為不同用戶任務執行匹配合適的虛擬化硬件資源。3）映像與用戶管理層。映像與用戶管理層是負責不同數據之間映像、映射規則建立，以及用戶權限、任務請求管理的層級。其中用戶管理包括用戶身份、用戶許可、用戶請求等的管理模塊；映像管理包括映像創建、映像部署、映像庫管理和映像周期管理等組成模塊，負責對后臺服務器端搜集的數據信息，建立起兩組數據的映射規則，并作出映像周期的合理控制[3]。4）SOA服務體系層。SOA體系是是一種精確定義接口、松耦合的服務架構，包含服務工作流、服務接口、服務注冊、服務訪問和服務查找等組件結構。多種服務組件為即插即用的排布方式，也即可以先進行用戶安全檢查、再作服務處理與管理，也可以按相反順序執行服務，多種服務執行有明確的接口定義、業務代碼。

3計算機數據信息處理涉及到的大數據關鍵技術